JP2016503937A - 活動領域の検索および決定 - Google Patents

Abstract

本開示は、活動領域を検索するおよび決定するための方法例ならびにサーバ例を開示する。検索要求が、サーバによって受信される。検索要求に対応する活動領域が、検索要求に従って検索される。活動領域の情報が返送される。本技法によれば、サーバによって見付けられた活動領域は、取得される関連情報に基づいて、客観的に決定される。本技法は、サーバの検索回数の増加を回避して、サーバのリソースと帯域幅の無駄を防ぎ、活動領域を検索するための正確性や信頼性を向上させる。

Description

関連特許出願の相互参照
この出願は、2013年1月18日に出願され、「Method and Server for Searching and Determining Active Area」と題された、中国特許出願第201310019989.6号に対する外国優先権を主張するものであり、その中国出願は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる。

本開示は、インターネットに関するものであり、より具体的には、活動領域を検索するおよび決定するための方法ならびにサーバに関するものである。

電子情報産業の開発により、活動領域の使用は、ますます人気になってきている。例えば、ユーザは、実時間に現地のビジネス情報を迅速に取得するために活動領域を使用し得る。活動領域は、比較的盛んなビジネス活動を有する領域、例えば、下記特徴、すなわち、大きな顧客の流れ、多くの訪問者数、買物のための利便性、大きな取引量、および多数の店舗のうちの少なくとも１つを有する領域などのことを言う。活動領域は、生活、エンターテイメント、および労働に関してユーザに大いに利便性をもたらすことができるので、ユーザは、一般に、ユーザが最初に都市に到着したときに都市の活動領域についての情報を取得することを期待する。

活動領域を検索する従来技法は、ユーザの個人的経験、個人的提案、または任意の他の手動の方法によって通常決定される。

例えば、都市の活動領域は、サーバの管理者によって決定され得る。具体的には、管理者は、現地の情報や彼／彼女の理解に従って活動領域、例えば、杭州市における武林広場（Ｗｕｌｉｎ Ｐｌａｚａ）や北京市の河坊街（Ｈｅｆａｎｇ Ｓｔｒｅｅｔ）における王府井（Ｗａｎｇｆｕｊｉｎｇ）や国貿（Ｇｕｏｍａｏ）などを選択して命名する。次いで、管理者は、決定された活動領域の情報をサーバにアップロードする。その後、ユーザが検索を行うとき、サーバは、検索条件に従って、一致した活動領域を決定して、一致した活動領域をユーザに返送する。図１は、北京市の三里屯（Ｓａｎｌｉｔｕｎ）の活動領域の手動で決定した範囲を例示する。

従来技法は、いくつかの欠点がある。

活動領域を手動で決定するための方法は、個人的経験によって制限される。活動領域の基準や理解は、異なる人について変化するので、決定される活動領域は、部分的であり得る。加えて、インターネットの急速な開発や都市の拡大により、活動領域は、変化し得ることが多い。活動領域を手動で決定するための方法は、大きな作業負荷や低効率をもたらすことになり、それの正確性や信頼性もまた、問題のあるものである。

手動で決定される活動領域が、ユーザの要求または予想に合わないとき、ユーザは、別のキーワードを入力することを強いられ、次いで、サーバは、別の検索を実行する。それ故、従来の技法は、ユーザがサーバを訪問する回数、サーバにおける検索回数を増加させて、サーバのリソースや帯域幅を無駄にする。

この発明の概要は、発明を実施するための形態において以下に更に記載される概念の選択したものを簡略化した形態で紹介するために提供される。この発明の概要は、特許請求された主題の全ての主要な特徴または本質的な特徴を特定することが意図されるものではないし、特許請求された主題の範囲を決定する際の助けとして単独で使用されることが意図されるものでもない。用語「技法」は、例えば、上記文脈によっておよび本開示を通して認められる（複数の）装置、（複数の）システム、（複数の）方法ならびに／またはコンピュータで読み取り可能な命令のことを言い得る。

本開示は、活動領域を検索するおよび決定するための方法ならびにサーバを提供して、活動領域を検索するおよび決定するための正確性や信頼性を向上させる。

本開示は、活動領域を検索するための方法例を提供する。サーバは、検索要求を受信する。サーバは、検索要求に従って、検索要求に一致する活動領域を検索する。サーバは、一致した活動領域の情報を返送する。

本開示はまた、活動領域を決定するための方法例を提供する。地理的領域は、複数のグリッドに分割される。ターゲット対象およびターゲット対象に対応する属性情報が取得される。ターゲット対象の属性情報は、属性地理的位置情報を含み得る。ターゲット対象に対応するグリッドは、地理的位置に従って決定される。各グリッドのそれぞれの人気値は、それぞれのグリッドに対応するそれぞれの１以上のターゲット対象に従って、計算される。１組のグリッドは、各グリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って、決定される。活動領域は、１組のグリッドに従って、決定される。

本開示はまた、サーバ例を提供する。サーバ例は、受信ユニット、検索ユニット、および返送ユニットを含み得る。受信ユニットは、検索要求を受信する。検索ユニットは、検索要求に従って、検索要求に一致する活動領域を検索する。返送ユニットは、一致した活動領域の情報を返送する。

本開示はまた、別のサーバ例を提供する。このもう一つのサーバ例は、分割ユニット、取得ユニット、第１の決定ユニット、計算ユニット、第２の決定ユニット、および形成ユニットを含み得る。分割ユニットは、地理的領域を複数のグリッドに分割する。取得ユニットは、ターゲット対象およびターゲット対象に対応する属性情報を取得する。ターゲット対象の属性情報は、地理的位置属性情報を含み得る。第１の決定ユニットは、地理的位置に従って、ターゲット対象に対応するグリッドを決定する。計算ユニットは、それぞれのグリッドに対応するそれぞれの１以上のターゲット対象に従って、各グリッドのそれぞれの人気値を計算する。第２の決定ユニットは、各グリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って、１組のグリッドを決定する。形成ユニットは、１組のグリッドに従って、活動領域を決定する。

本開示の本技法によれば、サーバは、ターゲット対象の地理的位置のデータに従って、ターゲット対象をそれらの対応するグリッドと関連付ける。サーバはまた、グリッドにおけるターゲット対象の属性情報を使用して、グリッドの人気値を計算して、人気値に従って１組のグリッドを生成して、１組のグリッドに従って活動領域を形成する。本技法に基づいて、サーバは、取得された情報に従って活動領域を客観的に決定し得、それによって、従来の手動の技法の下で活動領域を部分的に決定することを回避して、活動領域の決定の正確性を向上させる。サーバが、検索要求を受信した後に活動領域を検索するとき、サーバは、取得された情報に基づいて活動領域を客観的に決定して、それによって、サーバにおける検索回数を減らして、サーバのリソースや帯域幅の無駄を回避して、活動領域の検索の正確性や信頼性を向上させる。

従来の技法に係る活動的な地理的範囲を決定する概略図である。 本開示の第１の実施形態例に係る活動領域を決定するための方法例を例示するフローチャートである。 本開示実施形態例に係るグリッドの分布を例示する概略図である。 本開示の実施形態例に係る活動領域を決定する概略図である。 本開示の第２の実施形態例に係る活動領域を命名するための方法例を例示するフローチャートである。 本開示の第３の実施形態例に係る活動領域を補正するための方法例を例示するフローチャートである。 本開示の第４の実施形態例に係る活動領域を検索するための方法例を例示するフローチャートである。 本開示の第５の実施形態例に係るサーバ例を例示する概略図である。 本開示の第６の実施形態例に係る別のサーバ例を例示する概略図である。

活動領域を決定するための正確性や信頼性を向上させるために、本開示の第１の実施形態例は、活動領域を決定するための方法例およびサーバ例を提供する。本技法は、ユーザがウェブマップを閲覧して活動領域を取得する必要があるときの過程に適用し得る。本技法は、方法または製品として実施され得る。本開示の実施形態例は、添付の図面を参照にして、以下の通りに記載される。本明細書に記載される実施形態例は、本開示を例示したり説明したりするためにだけ使用され、本開示を限定するために使用されないことが理解されるべきである。本開示の実施形態例およびそれの特有の特徴は、矛盾がない場合に、互いに組み合わされ得るか参照され得る。

以下は、本開示の第１の実施形態例を記載する。本開示の第１の実施形態例は、活動領域を決定するための方法例を提供し、その方法例は、活動領域の決定の正確性や信頼性を向上し得る。

第１の実施形態例における活動領域を決定するための方法例は、ターゲット対象の地理的位置データおよびターゲット対象に対応する属性情報を必要とする。地理的位置データは、それぞれのターゲット対象の特定の位置を決定するために使用される。例えば、地理的位置データは、以下の、住所、郵便番号、ターゲット対象の経度または緯度、およびそれらの組み合わせを含むもののうちの１つであり得る。地理的位置は、それぞれのターゲット対象に一意的に対応し得る。例えば、「黄龍食料品店（Huanglong Food Store）」と呼ばれるターゲット対象に関して、対応する住所は、「杭州市西湖区X街Y号（Number Y、X Street、Xihu District、Hangzhou City）」であり、対応する経度と緯度は、120.2Eおよび30.3Nであり、対応する郵便番号は、１０００００である。ターゲット対象に対応する属性情報は、ターゲット対象の基本情報であり得る。例えば、ターゲット対象の属性情報は、以下の、ターゲット対象の名前属性情報、ターゲット対象の予備的属性情報、ターゲット対象のカテゴリ属性情報、およびそれらの組み合わせを含むもののうちの１つを含み得る。ターゲット対象の名前属性情報は、ターゲット対象の別名または支店名を更に含み得る。例えば、ターゲット対象が名前「黄龍食料品店（Huanglong Food Store）」を有する場合、対応する名前属性情報は「黄龍食料品店（Huanglong Food Store）」であり、対応するカテゴリ属性情報は「レストラン」である。

実施形態例において、地理的位置データは、地理的位置データベースに送信され得、属性情報は、情報データベースに送信され得る。地理的位置データベースおよび情報データベースは、同じサーバまたは異なるサーバに位置し得る。

図２は、本開示の第１の実施形態例に係る活動領域を決定するための方法例を例示するフローチャートである。例えば、活動領域を検索するための方法は、サーバによって実施され得る。

２０２で、サーバは、地理的地域を複数のグリッドに分割する。

例えば、サーバは、地理的地域を表わすマップを取得して、地理的地域を複数のグリッドに分割して、レベルを複数のグリッドに割り当てる。

例えば、サーバは、中国の杭州市内の西湖区を表わすマップを取得して、予め決定されたサイズに従って、杭州市西湖区の地理的地域を複数のグリッドに分割する。グリッドは、例えば、四角、三角、または台形などの異なる形状を有し得る。杭州市西湖区の地理的地域は、分割の前に０のレベルを有する大きなグリッドとして最初に考えられ得る。地理的地域は、１のレベルを有する４つのグリッドに水平におよび垂直に分割される。１のレベルを有する各グリッドは、更に分割される。実施形態例において、地理的地域は、異なるレベルを有する複数のグリッドに分割され得る。例えば、１７のレベルを有するグリッドは、約２７５^*２３７平方メートルの領域に対応しており、１４のレベルを有するグリッドは、約２２００^*１８９６平方メートルの領域に対応する。分割後の各グリッドのカバー領域は、等しくてもよいし、あるいは異なってもよい。実施形態例において、第１のグリッドおよび第２のグリッドは、例示のための例として使用される。

実施形態例において、１７のレベルを有するグリッドは、最低レベルを有するものであり、最小のカバー領域を有することが理解されるべきである。グリッドのカバー領域は、グリッドのレベルが徐々に増加されると徐々に増大される。

例えば、地理的地域を表わす本開示のマップは、大域的なマップ、またはある地域だけを示すマップであり得る。地理的地域を複数のグリッドに分割するための複数の方法がある。実施形態例は、タイルマップ分割方法を適用する。本開示は、分割方法に何の制限を課すものでもない。

２０４で、ターゲット対象およびターゲット対象に対応する属性情報が取得される。ターゲット対象の属性情報は、地理的位置属性情報を含み得る。

例えば、サーバは、地理的地域の範囲に従って、地理的位置データベースと情報データベースから地理的地域内にあるターゲット対象の地理的位置データおよび対応する属性情報を取得する。

例えば、地理的地域は、杭州市西湖区である。サーバは、西湖区におけるターゲット対象の地理的位置データおよび対応する属性情報を取得する。例えば、西湖区は、複数のターゲット対象、例えば、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」、「黄龍世紀広場（Huanglong Century Plaza）」、「ショッピングモール（Shopping Mall）」等を有し得る。サーバは、地理的位置データベースから「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」、「黄龍世紀広場（Huanglong Century Plaza）」および「西湖ショッピングモール（Xihu Shopping Mall）」の地理的位置、例えば、それらの住所、郵便番号、経度、緯度等を取得する。サーバは、情報データベースから「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」、「黄龍世紀広場（Huanglong Century Plaza）」、および「西湖ショッピングモール（Xihu Shopping Mall）」の属性情報、例えば、それらの名前属性情報、予備的属性情報、カテゴリ属性情報等を取得する。取得されたデータは、例えば、表１や表２に示される。

２０６で、ターゲット対象に対応するグリッドが、地理的位置に従って決定される。

例えば、サーバは、地理的位置データに対応するターゲット対象を対応するグリッドと関連付ける。

ターゲット対象の地理的位置が、現在のグリッドの範囲内にあるとき、地理的位置データを有するターゲット対象は、現在のグリッドに属する。ターゲット対象の地理的位置が、現在のグリッドの範囲内にないとき、地理的位置を有するターゲット対象は、別の対応するグリッドに属する。

表１および表２に示されるように、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」の特定の住所は、杭州市西湖区X街Y号（Number Y、X Street、Xihu District、Hangzhou City）であり、対応する経度および緯度は120.2Eおよび30.3Nである。２０２でサーバによって分割されたグリッドに従って、第１のグリッドを例として使用して、サーバは、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」が、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」の特定の住所ならびに対応する経度および緯度に従って、第１のグリッドの範囲内にあるかどうかを決定することになる。「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」の特定の住所ならびに対応する経度および緯度が、第１のグリッドの範囲内にあるとき、サーバは、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」を第１のグリッドと関連付けることになる。同様に、サーバは、「黄龍世紀広場（Huanglong Century Plaza）」および「西湖ショッピングモール（Xihu Shopping Mall）」をそれらの対応するグリッドと関連付けることになる。この例において、「黄龍世紀広場（Huanglong Century Plaza）」と「西湖ショッピングモール（Xihu Shopping Mall）」の両方は、第１のグリッドに属する。

このステップで、ターゲット対象が、ターゲット対象の地理的位置に従って、対応するグリッドと関連付けられた後、各グリッドにおけるターゲット対象の数が、それぞれ計算される。例えば、第１のグリッドにおいて３４０のターゲット対象および第２のグリッドにおいて２００のターゲット対象があることが計算される。各グリッドにおけるターゲット対象の計算された数は、各グリッドの人気値を計算するために以下のステップにおいて使用されることになる。

２０８で、各グリッドのそれぞれの人気値は、それぞれのグリッドに対応する１以上のそれぞれのターゲット対象に従って、計算される。

例えば、サーバは、各グリッドに属するターゲット対象に従って、各グリッドの人気値を計算する。

例えば、ターゲット対象の属性情報は、ターゲット対象のカテゴリ属性情報を含み得る。サーバは、カテゴリ属性情報およびグリッドにおけるターゲット対象の計算された数に従って、グリッドの人気値を計算し得る。

ターゲット対象が、ターゲット対象の地理的位置に従って、対応するグリッドと関連付けられた後、各グリッドにおけるターゲット対象の数が計算されることになる。任意のグリッドにおけるターゲット対象は、ターゲット対象のカテゴリ属性情報に従って、カテゴリ化されることになる。重み値は、カテゴリ化の結果に基づいて、各カテゴリに割り当てられる。同じカテゴリにおけるターゲット対象の数および異なるカテゴリの重み値を使用することによって、人気値は、

として計算され得る。

Ｐ_iは、それぞれのカテゴリｉにおけるターゲット対象の数であり、Ｃ_iは、それぞれのカテゴリｉに割り当てられる重み値である。

例えば、第１のグリッドにおいて、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」のカテゴリ属性情報は食べ物であり、「黄龍世紀広場（Huanglong Century Plaza）」のカテゴリ属性情報はエンターテイメントであり、「西湖ショッピングモール（Xihu Shopping Mall）」のカテゴリ属性情報はサービスである。その一方で、第１のグリッドには３４０のターゲット対象がある。サーバは、食べ物のカテゴリにおいて８０のターゲット対象、エンターテイメントのカテゴリにおいて６０のターゲット対象、およびサービスのカテゴリにおいて２００のターゲット対象があることを計算する。換言すれば、合計で３４０のターゲット対象が、カテゴリ属性情報に基づく３つのカテゴリにカテゴリ化され、各カテゴリのターゲット対象の数は、Ｐ１＝８００、Ｐ２＝６０、およびＰ３＝２００である。サーバは、重み値をターゲット対象の各カテゴリに割り当てる。例えば、食べ物の重み値は、Ｃ１＝０．６であり、エンターテイメントの重みは、Ｃ２＝０．３であり、サービスの重みは、Ｃ３＝０．１である。式（１）に従って、第１のグリッドの人気値は、Ｈ＝８６として計算される。同様に、第２のグリッドの人気値は、Ｈ＝８４として計算される。サーバは、全てのグリッドの人気値がそれぞれ計算されるまで、他のグリッドの人気値を計算し続けることになる。

別の例の場合、ターゲット対象の属性情報は、ターゲット対象の取引属性情報を含み得る。例えば、取引属性情報は、コメント数情報、好評価比（good rate ratio）情報、取引量情報、製品販売量情報等を含み得る。

サーバは、グリッドにおける全てのターゲット対象の取引属性情報を取得して、取引属性情報に含まれるコメント数情報、好評価比情報、取引量情報、製品販売量情報の統計を取って、それぞれの重み値を各情報の種類に割り当てる。ターゲット対象の取引属性情報を使用することによって、人気値は、

として計算され得る。

Ａ_iは、取引属性情報に含まれるそれぞれの情報の種類ｉのそれぞれの重み値である。Ｚ_iは、取引属性情報に含まれるそれぞれの情報の種類ｉの数である。ｐは、回帰計数である。

例えば、第１のグリッドにおいて、サーバが、全てのターゲット対象の取引属性情報を取得して、取引属性情報を分析した後、サーバは、取引属性情報に含まれるコメント数情報、好評価比情報、取引量情報、製品販売量情報の数を計算して、それぞれの重み値を各情報の種類に割り当てる。例えば、コメント数情報の数は、Ｚ１＝４００であり、好評価比情報の数は、Ｚ２＝３５０であり、取引量情報の数は、Ｚ３＝２２００であり、製品販売量情報の数は、Ｚ４＝１１００である。サーバは、情報の種類に従って、重み値を各情報の種類に割り当てる。例えば、コメント数情報の重み値は、Ａ１＝０．０１３であり、好評価比情報の重みは、Ａ２＝０．１であり、取引量情報の重みは、Ａ３＝０．０１６７であり、製品販売量情報の重みは、Ａ４＝０．０１１である。回帰計数は、ｐ＝−０．８４である。第１のグリッドの人気値を計算するための式（２）によれば、第１のグリッドの人気値は、Ｈ＝８８．２である。同様に、サーバは、全てのグリッドの人気値が計算されるまで、残りのグリッドの人気値を計算し続けることになる。

本開示は、グリッドの人気値を計算するための方法例を提供する。しかしながら、グリッドの人気値を計算するための方法は、上記の２つの例によって限定されない。

図３を参照にすると、それは、分割されたグリッドを有するマップを例示する概略図を示す。図３には、グリッドの人気値が計算されている。図３に例示されたマップは、杭州市西湖区であり、四角中の数は、四角の左上の角上に位置するグリッドの人気値である。

２１０で、１組のグリッドが、各グリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って決定される。

例えば、全てのグリッドの人気値が、サーバによって計算された後、サーバは、各グリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って、１組のグリッドを決定する。

全てのグリッドの人気値が、サーバによって計算された後、サーバは、各グリッドの人気値をランク付けして、各グリッドの人気値が、人気閾値を超えるかどうかを決定する。グリッドの人気値が人気閾値を超えるとき、サーバは、グリッドが範囲閾値を超えるかどうかを決定する。グリッドが範囲閾値を超えないとき、サーバは、人気閾値を超えるかつ範囲閾値を超えないグリッドを使用することによって、１組のグリッドを生成する。

実施形態例において、人気閾値および範囲閾値は、予め設定され得る。例えば、人気閾値の値は、８０に設定され得、範囲閾値の値は、１０００メートルに設定され得る。人気閾値は、より高い人気値を有するグリッドを集めて、１組のグリッドを生成して、活動領域を更に形成するために使用される。範囲閾値は、１組のグリッドの範囲を限定して、それ故、活動領域の範囲を限定するために使用され、それによって、領域範囲が大き過ぎることを防ぐ。

例えば、第１のグリッドの人気値は、Ｈ＝８６であり、第２のグリッドの人気値は、Ｈ＝８４である。グリッドの両方の人気値は、人気閾値を超える。次いで、第１のグリッドおよび第２のグリッドが、範囲閾値１０００メートルを超えるかどうかが更に決定される。この例において、第１のグリッドと第２のグリッドの両方は、範囲閾値内にあり、それ故、１組のグリッドから第１のグリッドおよび第２のグリッド。

２１２で、活動領域が、１組のグリッドに従って決定される。

活動領域は、取得された組のグリッドに従って、決定され得る。

例えば、２０８における動作に従って、１組のグリッドを決定した後、サーバは、１組のグリッドのレベルを更に計算し得、グリッドのレベルが予め設定されたレベルに等しいかどうかを決定する。計算されたレベルが予め設定されたレベルに等しいとき、１組のグリッドが、活動領域として決定される。

実施形態例において、１組のグリッドの制限されたレベルが予め設定される。例えば、１組のグリッドの予め設定された制限されたレベルは、１４であり得る。１組のグリッドの制限されたレベルは、１組のグリッドの範囲を限定するために使用され、活動領域の領域範囲が、大き過ぎることを防ぐ。

実施形態例において、グリッドのレベルの値が低いほど、グリッドのレベルがより高くなることに留意すべきである。例えば、レベル１７は、グリッドの最低レベルのことを言う。レベル１６というグリッドのレベルは、レベル１７のそれよりも高い、などである。

例えば、第１のグリッドと第２のグリッドのレベルは共に１７であり、第１のグリッドおよび第２のグリッドによって生成された１組のグリッドのレベルは、１６である。サーバは、１組のグリッドのレベルが１６であることを計算して、１組のグリッドのレベルが制限されたレベル１４に等しいかどうかを決定する。この例において、１組のグリッドのレベルが、制限されたレベルよりも小さく、それ故、１組のグリッドは、１組のグリッドのレベルが１４に達するまで、連続的に生成される。レベル１４を有する１組のグリッドは、活動領域として決定される。その一方で、それはまた、活動領域の領域範囲が、レベル１４を有する１組のグリッドによってカバーされる領域範囲であることを示す。

例えば、サーバは、１組のグリッドが生成された後に、毎回、生成された組のグリッドを更に検証し得、生成された組のグリッドが有効であるかどうかを識別する。生成された組のグリッドが有効である場合、１組のグリッドが、連続的に生成され得る。

実施形態例において、グリッドの差の閾値が、予め設定され得る。例えば、グリッドの差の閾値が、５に設定され得る。

例えば、１組のグリッドが、第１のグリッドおよび第２のグリッドを統合することによって生成された後、サーバは、１組のグリッドのレベルが１６であることを計算する。サーバは、１組のグリッドとグリッドとの間のレベル差が、差の閾値を超えるかどうかを検証する。この例において、１組のグリッドのレベルは１６であり、グリッドのレベルは１７である。１組のグリッドのレベルとグリッドのレベルとの間の差は、５を超えない。それ故、第１のグリッドおよび第２のグリッドによって統合される１組のグリッドは、有効として決定され、統合過程が続き得る。

図４は、活動領域例の概略図を示す。図４は、活動領域を決定するための概略図を示す。図４に示される活動領域は、複数回の統合後の、杭州市西湖区の活動領域である。図４に示されるように、四角形状は、統合の過程によって形成された活動領域である。四角内の数は、四角の左上の角上に位置するグリッドの人気値を表わす。

本開示の本技法によれば、サーバは、複数のターゲット対象の地理的位置データに従って、ターゲット対象をそれらの対応するグリッドと関連付ける。サーバはまた、グリッド内のターゲット対象の属性情報を使用して、グリッドの人気値を計算して、人気値に従って１組のグリッドを生成して、１組のグリッドに従って活動領域を形成する。本技法に基づいて、サーバは、取得された情報に従って活動領域を客観的に決定し得、それによって、従来の手動の技法の下で活動領域を部分的に決定することを回避して、活動領域の決定の正確性を向上させる。

例えば、活動領域を決定する過程は、第１の実施形態例において詳述される。活動領域が決定された後、サーバは、活動領域の名前を決定する動作を更に行い得る。サーバは、活動領域においてしばしば出現するターゲット対象の名前属性情報を選択して、名前属性情報の名前値を計算する。サーバは、活動領域の名前として最大の名前値を有する名前属性情報を決定する。それ故、本技法は、活動領域を命名する。活動領域が命名されるので、異なるユーザが同じ活動領域を検索するとき、サーバが検索を行うことが便利であり、検索の正確性と検索の速度を向上させる。

以下は、本開示の第２の実施形態例を記載する。

図５は、本開示の第２の実施形態例に従って、活動領域を命名するための方法例のフローチャートを例示する。

５０２で、サーバは、名前属性情報における１以上のキーワードの出現回数の統計を取る。

例えば、サーバは、上記した第１の実施形態例において形成される活動領域におけるターゲット対象の属性情報を取得する。ターゲット対象の属性情報が、ターゲット対象の名前属性情報を含む。換言すれば、サーバは、ターゲット対象の属性情報において名前属性情報を取得する。例えば、名前属性情報は、ターゲット対象の別名または支店の名前を含み得る。

サーバがターゲット対象の名前属性情報を取得した後、サーバは、ターゲット対象の名前属性情報における１以上のキーワードが活動領域に現れる回数を計算する。

例えば、サーバが、名前属性情報の出現回数を計算した後、サーバは、統計結果に基づいて、複数の回数現れる複数の名前属性情報を選択し得、次いで、これらの名前属性情報の名前値を計算し得る。

例えば、サーバの、名前属性情報の出現回数の統計を取ることは、名前属性情報をランク付けることを含み得る。名前属性情報の出現回数は、降順にランク付けされる。そのようなランク付けは、しばしば出現する複数の属性情報を選択するために容易に使用され得、それによって、サーバの処理速度を向上させる。

例えば、実施形態例において、ターゲット対象の名前属性情報において多くの出現回数を有する名前は、それぞれ、「文三路（Wensan Road）」、「黄龍（Huanglong）」、および「玉泉（Yuquan）」である。出現回数は、それぞれ、Ｍ１＝４４５７、Ｍ２＝５９０、Ｍ３＝１７０である。重み値は、異なる名前属性情報に割り当てられる。名前属性情報が、「路（Road）」または「大道（Boulevard）」という言葉を含むとき、それの割り当てられる重み値はＰ１＝０．０３５である。例えば、名前属性情報が「文三路（Wensan Road）」である場合、名前属性の割り当てられる重み値はＰ１である。名前属性情報が、「路（Road）」または「大道（Boulevard）」を含まないとき、それの割り当てられる重み値はＱ２＝１である。例えば、名前属性情報が「黄龍（Huanglong）」または「玉泉（Yuquan）」である場合、それの割り当てられる重み値はＱ２である。名前属性情報の名前値は、下記式を適用することによって、名前属性情報の出現回数および割り当てられる重み値により計算され得る。

サーバは、各名前属性情報の名前値をそれぞれ計算する。Ｑ_nは、それぞれの属性情報に割り当てられる重み値であり、Ｍ_nは、それぞれの名前属性情報の出現回数である。

５０４で、出現回数の最も大きい数を有するキーワードは、活動領域の名前として使用される。

例えば、サーバが、名前属性情報の名前値を計算した後、名前値がランク付けられ、最も大きい出現回数を有するキーワードが、活動領域の名前として決定される。

例えば、サーバの計算後、「文三路（Wensan Road）」の名前値は、Ｚ１＝１５５．９９であり、「黄龍（Huanglong）」の名前値は、Ｚ２＝５９０であり、「玉泉（Yuquan）」の名前値は、Ｚ３＝１７０である。名前属性情報の計算された名前値に従って、最も大きい名前値を有する名前属性情報が、活動領域の名前として決定される。実施形態例において、「黄龍（Huanglong）」は、それ故、活動領域の名前として決定される。

実施形態例において単一の名前情報が、活動領域の名前として決定されることが留意されるべきである。他の実施形態では、複数の名前情報が、活動領域の名前として選択され得る。

活動領域を決定する過程は、第１の実施形態例において詳述される。活動領域の名前を決定する過程は、第２の実施形態例において詳述される。活動領域の名前が決定された後、活動領域の範囲は、１組のグリッドによって形成されるので、活動領域の範囲に関していくらかの相違が依然としてあり得る。サーバは、活動領域の範囲を更に修正し得る。活動領域の範囲の修正を通して、ユーザが活動領域の範囲を検索するとき、本技法は、サーバにおける検索の正確性および検索のヒット率を向上させる。

以下は、本開示の第３の実施形態例を記載する。図６は、本開示の第３の実施形態例に従って、活動領域を修正するための方法例のフローチャートを例示する。

６０２で、サーバは、活動領域の名前が道路名であるかどうかを決定する。

例えば、活動領域の名前を決定した後、サーバは、活動領域の名前が道路名であるかどうかを決定する。

６０４で、活動領域の名前が道路名であるとき、道路名に対応する１組のグリッドが、道路名に従って取得される。取得された組のグリッドは、活動領域を形成するために使用される。

例えば、活動領域の名前を識別するとき、活動領域の名前が道路名である場合、道路名に対応する１組のグリッドが、道路名に従って取得される。取得された組のグリッドは、活動領域を形成する。

例えば、活動領域の名前が「文三路（Wensan Road）」であるとき、「文三路（Wensan Road）」に対応する１組のグリッドが取得される。「文三路（Wensan Road）」に対応する１組のグリッドによって形成された範囲が、活動領域の範囲として使用される。

６０６で、活動領域の名前が道路名ではないとき、一致するターゲット対象が、活動領域の名前に従って、活動領域において検索される。

例えば、活動領域の名前は「黄龍（Huanglong）」であり、それは、道路名ではない。「黄龍（Huanglong）」に一致する１以上のターゲット対象は、「黄龍（Huanglong）」に従って、活動領域において検索され得る。この例において、２つのターゲット対象が検索され、それは、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」および「黄龍世紀広場（Huanglong Century Plaza）」である。

６０８で、ターゲット対象の地理的位置データと活動領域の中心位置の地理的位置データとの間の差が、距離閾値を超えるかどうかが決定される。

例えば、１つのターゲット対象ずつ、サーバは、それぞれのターゲット対象の地理的位置データと、活動領域の予め決定された中心位置の地理的位置データとの間の距離が、距離閾値を超えるかどうかを決定する。

活動領域が第１の実施形態例において決定された後、活動領域の中心位置がまた予め設定され得る。例えば、活動領域の中心位置は

であり得る。

この実施形態例において、距離閾値は、例えば５００メートルなどに、予め設定され得る。

例えば、サーバは、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」の地理的位置と

の地理的位置との間の距離が、距離閾値を超えるかどうかを決定して、また、「黄龍世紀広場（Huanglong Century Plaza）」の地理的位置と

の地理的位置との間の距離が距離閾値を超えるかどうかを決定する。

６１０で、それぞれのターゲット対象が、それぞれのターゲット対象と中心位置との間の距離が距離閾値を超えるとき、異常ターゲット対象として排除される。

例えば、ターゲット対象の地理的位置と中心位置の地理的位置との間の距離が距離閾値を超えるとき、それは、ターゲット対象が、活動領域の中心位置から遠く離れていることを示しており、それ故、ターゲット対象は、異常ターゲット対象として考えられ、排除される。本技法は、異常ターゲット対象のグリッドを排除して、活動領域の範囲を修正する。それ故、ユーザが活動領域の範囲を検索するとき、本技法は、サーバにおける検索の正確性および検索のヒット率を向上させる。

６１２で、距離が距離閾値を超えないとき、ターゲット対象の数が数閾値を超えるかどうかが決定される。６１４で、ターゲット対象の数が数閾値を超える場合、ターゲット対象は、クラスタアルゴリズムに従ってクラスタ化される。ターゲット対象が位置する１組のグリッドは、活動領域を形成する。ターゲット対象の数が、数閾値を超えない場合、ターゲット対象は、６１０で排除される。

例えば、ターゲット対象の地理的位置と活動領域の中心位置の地理的位置との間の距離が、距離閾値を超えない場合、本技法は、ターゲット対象の数が予め決定された数閾値を超えるかどうかを決定する。ターゲット対象の数が量閾値を超えるとき、ターゲット対象は、クラスタアルゴリズム、例えばＫ平均法などに従って、クラスタ化される。ターゲット対象が位置する１組のグリッドが、活動領域として統合される。したがって、サーバの検索の正確性および検索のヒット率は、ユーザが活動領域の範囲を検索するときに向上される。ターゲット対象の数が、数閾値を超えないとき、ターゲット対象は、異常ターゲット対象として排除され、異常ターゲット対象が位置する１組のグリッドが排除される。活動領域の範囲は、補正される。

クラスタアルゴリズムは、従来技術であり、それ故、本明細書では詳述されない。クラスタアルゴリズムを使用することによって、本技法は、散在したターゲット対象を集めて、活動領域の範囲を更に補正する。

本開示の実施形態例において、上記した６０２から６１２までの動作に従って、サーバが活動領域を補正した後、サーバはまた、活動領域を形成する１組のグリッドの境界情報を使用し得、活動領域の範囲を描画するか定義する。ユーザが活動領域の範囲を検索するとき、サーバは、活動領域の描画された範囲か定義された範囲をユーザに返送する。したがって、サーバの検索の正確性および検索のヒット率が、向上され得る。

６１６で、サーバは、１組のグリッドの境界情報を使用して、活動領域の範囲を定義するか描画する。

例えば、サーバが６０４または６１２における動作を行った後、サーバは、活動領域を形成する１組のグリッドの境界情報を取得して、１組のグリッドの境界情報を使用して、活動領域範囲を定義するか描画する。

例えば、活動領域は「黄龍（Huanglong）」である。サーバは、「黄龍（Huanglong）」の活動領域を形成する１組のグリッドを取得する。１以上の組のグリッドがあり得る。「黄龍（Huanglong）」の活動領域を形成する１組のグリッドがあるとき、サーバは、１組のグリッドの囲まれた境界情報を取得して、１組のグリッドの境界情報を使用することによって活動領域の範囲を定義するか描画する。「黄龍（Huanglong）」の活動領域を形成する複数の組のグリッドがあるとき、サーバは、複数の組のグリッドの囲まれたおよび重複していない境界情報を取得して、そのような境界情報を使用することによって活動領域の範囲を定義するか描画する。

上記実施形態例は、活動領域を決定するための、活動領域の名前を決定するための、および活動領域の範囲を補正するための方法例を記載する。実際の実施では、活動領域を決定するための方法が、ユーザが活動領域を検索するための方法において更に適用され得る。活動領域を検索することの正確性や信頼性を向上させる解決策をもたらすために、本開示の第４の実施形態例は、活動領域を検索するための方法例およびサーバ例を提供する。本技法は、ユーザがウェブマップを閲覧するときに、活動領域を取得する過程に適用され得る。本技法は、方法として、あるいは製品として、実施され得る。以下の記載は、添付の図面を参照にして記載される。本明細書に記載される実施形態例は、本開示を限定するのではなく、本開示を例示したり説明したりする目的のためだけであることが理解されるべきである。本開示の実施形態例およびそれらの特有の特徴は、矛盾が無い場合に、互いに組み合わされ得るか参照され得る。

以下は、活動領域を検索するための方法例を提供する本開示の第４の実施形態例を記載する。サーバは、ユーザの検索要求に従って、一致する活動領域を検索する。

７０２で、サーバは、検索要求を受信する。

例えば、検索要求は、ユーザによって送信され得る。例えば、ユーザが都市にちょうど到着したときに、ユーザは、都市の活動領域を知ることを望むであろう。端末は、ユーザによって入力された情報に従って、検索要求をサーバに送信する。サーバは、端末によって送信された検索要求を受信する。

実施形態例において、ユーザは、「杭州市西湖区」の活動領域の範囲を取得することを望み、それ故、ユーザは、「杭州市西湖区」の活動領域の範囲を端末に入力する。端末は、ユーザによって入力された情報に従って検索要求を生成して、検索要求をサーバに送信する。検索要求は、ユーザにより入力されたキーワードまたはユーザの位置の地理的位置情報を含み得る。

７０４で、検索要求に一致する活動領域は、検索要求に従って検索される。

例えば、サーバは、検索要求を受信した後に検索要求を分析して、検索要求から地理的位置情報またはキーワードを取得して、検索要求に対応する活動領域を見付ける。

例えば、検索要求における地理的位置情報は、ユーザの現在の地理的位置情報を含み得る。ユーザの現在の地理的位置は、例えば、「杭州市西湖区」であり得る。サーバは、情報「杭州市西湖区」に従って、「杭州市西湖区」に一致する活動領域、例えば活動領域「黄龍（Huanglong）」などの範囲を見付ける。

別の例において、検索要求のキーワードは、ユーザにより入力されたターゲット対象の名前属性情報を含み得る。例えば、ユーザは、「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」を入力する。サーバは、次いで、入力「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」に従って「黄龍フードレストラン（Huanglong Food Restaurant）」に一致する活動領域、例えば活動領域「黄龍（Huanglong）」などの範囲を見付ける。

７０６で、活動領域の情報が返送される。

例えば、サーバが、地理的位置情報またはキーワードに一致する活動領域の範囲を見付けた後、サーバは、活動領域の情報を端末に返送する。

例えば、検索要求を受信する前に、サーバは、本開示の第１の実施形態例における動作に従って、キーワードに対応する活動領域を前もって決定し得る。サーバがユーザの検索要求を受信するとき、サーバが検索要求に対応する活動領域を検索する。

あるいは、別の例の場合、検索要求を受信した後、サーバは、本開示の第１の実施形態例の動作に従って、キーワードに対応する活動領域を決定して、対応する活動領域を端末に返送する。

活動領域の範囲は、第１の実施形態例、第２の実施形態例、または第３の実施形態例の動作によって決定され得、それは、本明細書では詳述されない。例えば、いくつかの動作が、以下の通り記載される。

地理的領域は、複数のグリッドに分割される。ターゲット対象およびターゲット対象に対応する属性情報が、取得される。ターゲット対象の属性情報は、地理的位置属性情報を含む。ターゲット対象に対応するグリッドが、地理的位置に従って決定される。各グリッドのそれぞれの人気値は、それぞれのグリッドに対応するそれぞれの１以上のターゲット対象に従って、計算される。１組のグリッドは、各グリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って、決定される。活動領域は、１組のグリッドに従って決定される。

サーバが、計算とフィルタリングを通して対応する活動領域を決定するので、検索の正確性や信頼性が向上される。

その上、検索または決定の過程の間、サーバは、検索要求に対応する複数の活動領域の範囲を見付け得るか決定し得る。サーバは、複数の活動領域の情報をユーザに返送し得、あるいは、複数の活動領域における高いランク付けを有する１以上の活動領域の情報をユーザに返送する。

本開示の実施形態例に係る活動領域を検索するための方法例を使用することによって、サーバは、検索要求に従って対応する活動領域を見付けて、活動領域の情報を返送する。活動領域は、グリッドに属する１以上のターゲット対象の属性情報を使用してグリッドの人気値を計算して、グリッドの人気値に従って１組のグリッドを決定して、決定された組のグリッドに従って活動領域を更に決定することによって決定される。本技法によれば、サーバによって提供される見付けられた活動領域は、取得された関連情報に基づいて客観的に決定され、それによって、サーバの検索負荷を減らして、サーバのリソースと帯域幅を節約して、活動領域の検索の正確性や信頼性を向上させる。

本開示の上記実施形態例に従って活動領域を決定するための方法例に対応して、本開示の第５の実施形態例は、活動領域を決定するための方法を実施するためのサーバ例を提供する。サーバ例は、検索の信頼性および検索のヒット率を向上させ得る。

以下は、第５の実施形態例を記載する。図８は、本開示の第５の実施形態例に係るサーバ例８００を例示する概略図である。

サーバ８００は、１以上の（複数の）プロセッサ８０２およびメモリ８０４を含み得る。メモリ８０４は、コンピュータで読み取り可能な媒体の例である。本明細書において使用される際、「コンピュータで読み取り可能な媒体」は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含む。

コンピュータ記憶媒体は、例えばコンピュータで実行される命令、データ構造、プログラムモジュール、もしくは他のデータなどの情報の記憶のための任意の方法または技術において実装される揮発性や不揮発性の、取り外し可能なおよび取り外し不可能な媒体を含む。対照的に、通信媒体は、コンピュータで読み取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、または例えば搬送波などの変調データ信号における他のデータを具体化し得る。本明細書に定義されるように、コンピュータ記憶媒体は通信媒体を含まない。メモリ８０４は、プログラムユニットまたはモジュールおよびプログラムデータをその中に収容し得る。

図８の例において、メモリ８０４は、分割ユニット８０６、取得ユニット８０８、第１の決定ユニット８１０、計算ユニット８１２、第２の決定ユニット８１４、および形成ユニット８１６をその中に収容し得る。分割ユニット８０６は、地理的領域を複数のグリッドに分割する。取得ユニット８０８は、ターゲット対象およびターゲット対象に対応する属性情報を取得する。ターゲット対象の属性情報は、地理的位置属性情報を含み得る。第１の決定ユニット８１０は、地理的位置に従って、ターゲット対象に対応するグリッドを決定する。計算ユニット８１２は、それぞれのグリッドに対応するそれぞれのターゲット対象に従って、各グリッドのそれぞれの人気値を計算する。第２の決定ユニット８１４は、各グリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って、１組のグリッドを決定する。形成ユニット８１６は、１組のグリッドに従って、活動領域を決定する。

例えば、ターゲット対象の属性情報はまた、ターゲット対象の名前属性情報を含み得る。サーバ８００は、活動領域におけるターゲット対象の名前属性情報に従って、活動領域の名前を決定するメモリ８０４上に収容された命名ユニット８１８を更に含み得る。

例えば、命名ユニット８１８は、名前属性情報における１以上のキーワードの出現回数のそれぞれの数の統計を取り得、出現回数の最も大きい数を有するキーワードを活動領域の名前として決定し得る。

別の例の場合、ターゲット対象の属性情報は、ターゲット対象の住所属性情報を含み得る。住所属性情報は、道路名の情報を含み得る。

サーバ８００は、メモリ８０４上に収容された決定ユニット８２０および処理ユニット８２２を更に含み得る。決定ユニット８２０は、活動領域の名前が道路名であるかどうかを決定する。処理ユニット８２２は、活動領域の名前が道路名であるとき、道路名に従って、道路名に対応する１組のグリッドを取得して、取得された組のグリッドを使用することによって活動領域を形成する。

活動領域の名前が道路名ではないとしても、処理ユニット８２２は、活動領域の名前に従って、活動領域における一致するターゲット対象を検索する。

処理ユニット８２２はまた、ターゲット対象の地理的位置と活動領域の中心位置の地理的位置との間の距離が距離閾値を超えるかどうかを決定する。その差が距離閾値を超えないとき、処理ユニット８２２は、ターゲット対象の数が数閾値を超えるかどうかを決定する。ターゲット対象の数が数閾値を超えるとき、処理ユニット８２２は、クラスタアルゴリズムに従ってターゲット対象をクラスタ化する。ターゲット対象が位置する１組のグリッドは、活動領域を形成する。

別の例の場合、サーバ８００は、メモリ８０４上に収容された描画ユニット８２４を更に含み得る。描画ユニット８２４は、１組のグリッドにおける各グリッドの境界情報を使用することによって、活動領域の範囲を描画する。

別の例の場合、ターゲット対象の属性情報は、ターゲット対象のカテゴリ属性情報を含み得る。計算ユニット８１２は、カテゴリ属性情報に従ってターゲット対象を分類して、分類結果に従って、同じカテゴリを有するターゲット対象の数の統計を取って、それぞれの重み値を各カテゴリに割り当てる。計算ユニット８１２は、同じカテゴリを有するターゲット対象の数および各カテゴリの重み値に基づいて、

の式を適用することによって、各グリッドの人気値を計算し得る。

Ｐ_iは、それぞれのカテゴリｉを有するターゲット対象の数を表わす。Ｃ_iは、Ｐ_iに対応するそれぞれのカテゴリｉに割り当てられる重み値を表わす。

別の例の場合、ターゲット対象の属性情報は、ターゲット対象の取引属性情報を含み得る。計算ユニット８１２は、グリッドにおけるターゲット対象の取引属性情報を取得し得、取引属性情報に含まれる種々の情報の種類における情報の数の統計を取り得、それぞれの重み値を各情報の種類に割り当て得る。計算ユニット８１２は、種々の情報の種類における情報の数および各情報の種類のそれぞれの重み値に基づいて、

の式を適用することによって、グリッドの人気を計算し得る。Ａ_iは、取引属性情報に含まれる各情報の種類のそれぞれの重み値である。Ｚ_iは、取引属性情報に含まれる各情報の種類の数である。ｐは回帰計数である。

第２の決定ユニット８１４は、人気閾値を超える人気値を有するグリッドがあるときに、１組のグリッドを生成して、グリッドであって、それの人気値が人気閾値を超えるとともに１組のグリッドとのそれの距離が距離閾値を超えないグリッドを、１組のグリッドに追加する。

例えば、第２の決定ユニット８１４は、地理的範囲のサイズに従って地理的地域を複数レベルに分類して、１組のグリッドのレベルを計算して、１組のグリッドの計算されたレベルが制限されたベルを超えないときに、活動領域として１組のグリッドを決定する。

実施形態例に記載したサーバを通して、サーバは、複数のターゲット対象の地理的位置データに従って、ターゲット対象をそれらの対応するグリッドと関連付ける。サーバはまた、グリッドにおけるターゲット対象の属性情報を使用して、グリッドの人気値を計算して、人気値に従って１組のグリッドを生成して、１組のグリッドに従って活動領域を形成する。本技法に基づいて、サーバは、取得された情報に従って活動領域を客観的に決定し得、それによって、従来の手動の技法の下で活動領域を部分的に決定することを回避して、活動領域の決定の正確性を向上させる。

本開示の上記実施形態例に従って活動領域を検索するための方法例に対応して、本開示の第６の実施形態は、活動領域を検索するための方法を実施するサーバ例を提供する。サーバ例を使用することによって、検索の信頼性および検索のヒット率が向上され得る。

以下は、本開示の第６の実施形態例を記載する。図９は、本開示の第６の実施形態に係るサーバ例９００を例示する概略図である。

サーバ９００は、１以上の（複数の）プロセッサ９０２およびメモリ９０４を含み得る。メモリ９０４は、コンピュータで読み取り可能な媒体の例である。図９の例において、メモリ９０４は、受信ユニット９０６、検索ユニット９０８、および返送ユニット９１０をその中に収容し得る。受信ユニット９０６は、検索要求を受信する。検索ユニット９０８が、検索要求に従って、検索要求に対応する活動領域を検索する。返送ユニット９０８は、対応する活動領域の情報を返送する。

サーバ９００は、前のサーバ例（図９に示されない）においてユニットを更に含み得、活動領域の範囲を更に決定し得る。

例えば、検索要求は、地理的位置情報を含み得る。検索ユニット９０８は、地理的位置の情報に従って、地理的位置情報に対応する活動領域を検索し得る。

別の例の場合、検索要求は、キーワードを含み得る。検索ユニット９０８は、検索要求に従って、検索要求に含まれるキーワードに対応する活動領域を検索し得る。

本開示の実施形態例に係る活動領域を検索するためのサーバ例を使用することによって、サーバは、検索要求に従って対応する活動領域を見付けて、活動領域の情報を返送する。活動領域が、グリッドに属する１以上のターゲット対象の属性情報を使用してグリッドの人気値を計算して、グリッドの人気値に従って１組のグリッドを決定して、決定された組のグリッドに従って活動領域を更に決定することによって決定される。本技法によれば、サーバによって提供される見付けられた活動領域は、取得された関連情報に基づいて客観的に決定され、それによって、サーバの検索負荷を減らして、サーバのリソースと帯域幅を節約して、活動領域の検索の正確性や信頼性を向上させる。

当業者は、本開示の実施形態例に記載したユニットおよび動作が、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはそれらの組み合わせとして実施され得ることを理解すべきである。ハードウェアとソフトウェアの交換可能性を明確に例示するために、構成要素例および動作例が、本開示における機能に基づいて一般に記載される。機能がハードウェアまたはソフトウェアによって実現されるかどうかは、それの特定の実施および設計制約に依存し得る。当業者は、各特定の用途に関して記載した機能を実現するために異なる実施を適用し得る。そのような実施は、本開示の範囲を超えるものとして考えられるべきではない。

本開示の実施形態例において記載される方法およびアルゴリズムは、ハードウェア、１以上のプロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、またはそれらの組み合わせとして実施され得る。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、内部メモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的にプログラム可能なＲＯＭ、電気的に消去可能でプログラム可能なＲＯＭ、レジスタ、ハードディスク、取り外し可能なディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または当分野において周知である記憶媒体の任意の他の形態において、記憶され得る。

本開示の実施形態例は、本開示の目的、技術的解決策、および利点を例示する。上記実施形態は単なる例であり、本開示を限定するために使用されるべきではないことが理解されるべきである。本開示の趣旨および原理内の任意の修正、等価の置換、または改善は、本開示の保護範囲内としてみなされるべきである。

Claims (20)

1. 検索要求を受信することと、
   前記検索要求に従って、前記検索要求に対応する活動領域を検索することと、
   前記活動領域の情報を返送することと、を含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記活動領域の範囲を決定することを更に含み、前記決定することが、
   地理的地域を複数のグリッドに分割することと、
   複数のターゲット対象およびそれらのそれぞれの属性情報を取得することであって、それぞれのターゲット対象のそれぞれの属性情報が、地理的位置属性情報を含む、取得することと、
   それぞれの前記地理的位置属性情報に従って、前記それぞれのターゲット対象に対応するそれぞれのグリッドを決定することと、
   前記グリッドに属する１以上のターゲット対象に従って、前記それぞれのグリッドのそれぞれの人気値を計算することと、
   複数の前記グリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って、１組のグリッドを決定することと、
   前記１組のグリッドを使用することによって、それぞれの領域を形成することと、を含む、方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、
   前記検索要求が、地理的位置情報を含み、
   前記検索要求に従って前記検索要求に対応する前記活動領域を前記検索することが、前記地理的位置情報に対応する前記活動領域を検索することを含む、方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、
   前記検索要求が、キーワードを含み、
   前記検索要求に従って前記検索要求に対応する前記活動領域を前記検索することが、前記キーワードに対応する前記活動領域を検索することを含む、方法。
5. 地理的地域を複数のグリッドに分割することと、
   複数のターゲット対象およびそれらのそれぞれの属性情報を取得することであって、それぞれのターゲット対象のそれぞれの属性情報が、地理的位置属性情報を含む、取得することと、
   それぞれの前記地理的位置属性情報に従って、前記それぞれのターゲット対象に対応するそれぞれのグリッドを決定することと、
   前記グリッドに属する１以上のターゲット対象に従って、前記それぞれのグリッドのそれぞれの人気値を計算することと、
   前記複数のグリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って、１組のグリッドを決定することと、
   前記１組のグリッドを使用することによって、それぞれの領域を形成することと、を含む、方法。
6. 請求項５に記載の方法であって、
   前記それぞれのターゲット対象の前記それぞれの属性情報が、前記それぞれのターゲット対象のそれぞれの名前属性情報を更に含み、
   前記方法が、前記活動領域における前記１以上のターゲット対象の前記それぞれの名前属性情報に従って、前記活動領域の名前を決定することを更に含む、方法。
7. 請求項６に記載の方法であって、前記活動領域における前記１以上のターゲット対象の前記名前属性情報に従って、前記活動領域の前記名前を前記決定することが、
   前記名前属性情報における１以上のキーワードの出現回数の統計を取ることと、
   出現回数の最も大きい数を有するキーワードを前記活動領域の前記名前として使用することと、を含む、方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、
   前記それぞれのターゲット対象の前記それぞれの属性情報が、前記それぞれのターゲット対象のそれぞれの住所属性情報を更に含み、前記それぞれの住所属性情報が、道路名情報を含み、
   前記方法が、
   前記活動領域の前記名前を決定した後に、前記活動領域の前記名前が道路名であるかどうかを決定することと、
   前記活動領域の前記名前が前記道路名であるという決定に応答して、前記道路名に対応する１以上のグリッドを取得することと、
   前記１以上のグリッドを使用することによって、前記活動領域を修正することと、を更に含む、方法。
9. 請求項８に記載の方法であって、
   前記活動領域の前記名前が前記道路名ではないという決定に応答して、前記活動領域の前記名前に従って、前記活動領域における１以上の一致するターゲット対象を検索することと、
   それぞれの一致するターゲット対象の地理的位置と、前記活動領域の中心位置の地理的位置との間の距離が、距離閾値を超えるかどうかを決定することと、
   前記それぞれの一致するターゲット対象の前記地理的位置と、前記活動領域の前記中心位置の前記地理的位置との間の前記距離が、前記距離閾値を超えないという決定に応答して、１以上の一致するターゲット対象の数が、数閾値を超えるかどうかを決定することと、
   前記一致するターゲット対象の前記数が、前記数閾値を超えるという決定に応答して、
   前記一致するターゲット対象をクラスタ化することと、
   前記一致するターゲット対象が位置する１以上のグリッドを使用することによって、前記活動領域を修正することと、を更に含む、方法。
10. 請求項９に記載の方法であって、
    前記それぞれの一致するターゲット対象の前記地理的位置と、前記活動領域の前記中心位置の前記地理的位置との間の前記距離が、前記距離閾値を超えるという決定に応答して、前記それぞれの一致する対象を異常ターゲット対象として排除することを更に含む、方法。
11. 請求項９に記載の方法であって、
    前記１以上の一致するターゲット対象の前記数が、前記数閾値を超えないという決定に応答して、前記１以上の一致するターゲット対象を異常ターゲット対象として排除することを更に含む、方法。
12. 請求項５に記載の方法であって、前記１組のグリッドの境界情報に基づいて、前記活動領域の範囲を描画することを更に含む、方法。
13. 請求項５に記載の方法であって、
    前記それぞれのターゲット対象の前記それぞれの属性情報が、前記それぞれのターゲット対象のそれぞれのカテゴリ属性情報を更に含み、
    前記グリッドに属する前記１組のターゲット対象に従って、前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値を前記計算することが、
    前記１組のターゲット対象を、それらのカテゴリ属性情報に基づいて、カテゴリ化することと、
    それぞれのカテゴリを有するターゲット対象のそれぞれの数の統計を取ることと、
    それぞれの重み値を前記それぞれのカテゴリに割り当てることと、
    前記それぞれのカテゴリを有する前記ターゲット対象のそれぞれの数および前記それぞれのカテゴリの前記それぞれの重み値に基づいて、前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値を計算することと、を含む、方法。
14. 請求項１３に記載の方法であって、前記それぞれのカテゴリを有する前記ターゲット対象のそれぞれの数および前記それぞれのカテゴリの前記それぞれの重み値に基づいて、前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値を前記計算することが、前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値を計算するために式
    を使用することを含み、
    Ｐ_iが、前記それぞれのカテゴリｉを有するターゲット対象の数を表わしており、
    Ｃ_iが、前記それぞれのカテゴリｉに割り当てられる前記それぞれの重み値を表わす、方法。
15. 請求項５に記載の方法であって、
    前記それぞれのターゲット対象の前記それぞれの属性情報が、前記それぞれのターゲット対象のそれぞれの取引属性情報を更に含み、
    前記グリッドに属する前記１組のターゲット対象に従って、前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値を前記計算することが、
    前記それぞれのグリッドに属する前記１組のターゲット対象のそれぞれの取引属性情報を取得することと、
    それぞれの情報の種類における情報のそれぞれの数の統計を取ることと、
    それぞれの重み値を前記それぞれの情報の種類に割り当てることと、
    前記それぞれの情報の種類における前記情報のそれぞれの数および前記それぞれの情報の種類の前記それぞれの重み値に基づいて、前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値を計算することと、を含む、方法。
16. 請求項１５に記載の方法であって、
    それぞれの情報の種類における前記情報のそれぞれの数および前記それぞれの情報の種類の前記それぞれの重み値に基づいて、前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値を前記計算することが、前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値を計算する式
    を使用することを含み、
    Ｚ_iが、前記それぞれの情報の種類ｉにおける前記情報のそれぞれの数を表わしており、
    Ａ_iが、前記それぞれの情報の種類ｉに割り当てられる前記それぞれの重み値を表わしており、
    ｐが、回帰計数を表わす、方法。
17. 請求項５に記載の方法であって、前記複数のグリッドの人気値および各グリッド間の前記距離に従って、前記１組のグリッドを前記決定することが、
    前記それぞれのグリッドの前記それぞれの人気値が、人気閾値よりも高いことを決定することと、
    前記距離が、範囲閾値よりも小さいことを決定することと、
    前記それぞれのグリッドを前記１組のグリッドに追加することと、を含む、方法。
18. 請求項１７に記載の方法であって、前記１組のグリッドを使用することによって前記それぞれの領域を前記形成することが、
    前記１組のグリッドのレベルを計算することと、
    前記１組のグリッドの前記レベルが、制限されたレベルより低いという決定に応答して、前記１組のグリッドを前記活動領域として決定することと、を含む、方法。
19. 地理的地域を複数のグリッドに分割する分割ユニットと、
    複数のターゲット対象およびそれらのそれぞれの属性情報を取得する取得ユニットであって、それぞれのターゲット対象のそれぞれの属性情報が地理的位置属性情報を含む、取得ユニットと、
    それぞれの前記地理的位置属性情報に従って、前記それぞれのターゲット対象に対応するそれぞれのグリッドを決定する第１の決定ユニットと、
    前記グリッドに属する１以上のターゲット対象に従って、前記それぞれのグリッドのそれぞれの人気値を計算する計算ユニットと、
    複数の前記グリッドの人気値および各グリッド間の距離に従って、１組のグリッドを決定する第２の決定ユニットと、
    前記１組のグリッドを使用することによって、それぞれの領域を形成する形成ユニットと、を備える、サーバ。
20. 請求項１９に記載のサーバであって、活動領域における前記複数のターゲット対象の名前属性情報に従って、前記活動領域の名前を決定する命名ユニットを更に備える、サーバ。